Sensibilidade da praxia visuoconstrutiva do MoCA no Comprometimento Cognitivo Leve e doença de Alzheimer
Bibliographic record
Abstract
Resumen As praxias visuoconstrutivas podem ser uma das funções cognitivas comprometidas na demência, com avaliação por meio da cópia de desenhos. O instrumento de rastreio Montreal Cognitive Assessment (MoCA) avalia essa habilidade por meio da cópia de um cubo. Este estudo teve como objetivo analisar o subteste do Desenho do Cubo do MoCA e descrever a sensibilidade e especificidade em idosos com diagnóstico de Comprometimento Cognitivo Leve e doença de Alzheimer, além de disponibilizar novos escores para o MoCA. Conduziu-se um estudo de corte transversal, com 119 pacientes idosos, acima de 60 anos e com pelo menos 5 anos de estudo. Foram avaliados pelo Cambridge Cognitive Examination (CAMCOG) e Montreal Cognitive Assessment (MoCA). A aplicação do MoCA foi duplo-cega. A análise do Cubo foi feita de duas maneiras: (1) escore do MoCA original (correto “1 ponto”; incorreto “0 ponto”); (2) pela análise de erros de cada desenho (Rotação, Perseveração, Fragmentação, Dificuldade de Angulação ou Alinhamento e Incoordenação motora). Ao adicionar o sistema de pontos por tipo de erro no escore total do MoCA (a qual denominamos de MoCA Visuoconstrutivo – MoCA-VC) este sistema de correção por tipos de erros (MoCA-VC) evidenciou maior sensibilidade na diferenciação dos grupos. O MoCA-VC apresentou diferenças estatisticamente significativas (p< 0.0001) entre idosos saudáveis daqueles com doença de Alzheimer (AUC= 1.000) e Comprometimento Cognitivo Leve (AUC= 0.970). O subteste do Desenho do Cubo do MoCA merece ser revisado considerando a correção dos cinco erros com o objetivo de aumentar a acurácia diagnóstica evidenciada pela praxia visuoconstrutiva. Palavras-chave: Demência, Neuropsicologia, apraxias, idoso.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".